Algoritma başvurusu (- Analysis Services veri madenciliği)
Bu bölümde, belirli veri madenciliği algoritmaları hakkında ek bilgi sağlayan konulara bağlantılar sağlar.Bu bölümde ayrıca her algoritması ile kullanılan fonksiyonların listesi sağlar.
Veri madenciliği algoritmaları nasıl çalışır ya da nerede faydalanırsınız belirli bir algoritma kullanarak çeşitli iş senaryoları bakış için bkz: Veri madenciliği algoritmaları (Analysis Services - veri madenciliği).
Algoritma genel açıklaması
Analitik görev için doğru algoritmasını seçme ve analiz, gereksinimlerini karşılamak için veri hazırlama önemli adımların veri madenciliği ' dir.Aşağıdaki konular her algoritması nasıl çalıştığını genel bir bakış sağlamak, kendisi için uygundur ve model senaryosunda nasıl kullanıldığını açıklar analitik bir görev örneği dışında ayarlar.Her konuda, her model türü için gerekli olan veri türünü yönergeleri sağlar bir gereksinimleri bölümüne de içerir.
Microsoft ilişkilendirme algoritması
Microsoft Kümeleme algoritması
Microsoft karar ağaçlar algoritması
Microsoft doğrusal regresyon algoritması
Microsoft Logistic regresyon algoritması
Microsoft Naive Bayes algoritması
Microsoft Neural ağ algoritması
Algoritması Teknik Başvurusu
Bir model oluşturmak için kullanılan bir algoritma seçtiğinizde, tarafından sağlanan varsayılan ayarları kabul edebilir Analysis Services, ancak çoğu zaman biçimini model oluşturulur veya biçimini özelleştirmek için gerekebilecek algoritması veri işlerAşağıdaki konularda özelleştirmek için kullanabileceğiniz parametreler açıklanır, araştırma modelive ayrıca her algoritma uygulaması hakkında ayrıntılı teknik bilgi sağlar.
Microsoft ilişkilendirme algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft Kümeleme algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft karar ağaçlar algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft doğrusal regresyon algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft Logistic regresyon algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft Naive Bayes algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft Neural ağ algoritması Teknik Başvurusu
Microsoft Teknik Başvurusu algoritması kümeleme sırası
Microsoft zaman Series algoritması Teknik Başvurusu
Bir model oluştururken, modeli özelleştirmek ve potansiyel etkiler sonuçlar modeli eğitim yaparken kullanılan veri süzme yoluyla.Eğitim ve veri madenciliği modelleri test zaman filtreleri kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Veri madenciliği modelleri için filtre oluşturma (- Analysis Services veri madenciliği) ve Model doğruluğu grafik için Araçlar (Analysis Services - veri madenciliği).
Sorgu ve tahmin işlev başvurusu
Almak için İşlevler kullanabilirsiniz sonuçlar madenciliği model.Tahmin işlev desenleri ve istatistik analizinde bulundu hakkında ayrıntılı bilgiler sağlayabilir veya Öngörüler yapmak ve Öngörüler olasılık veya önem göre süzmek için kullanılabilir.
Tüm tahmin işlevlerin listesi için bkz: Veri madenciliği Extensions (dmx) işlev başvurusu.
Aşağıdaki tablo işlevleri listeler Analysis Services tüm algoritma türleri sorgu oluşturma için kullanılabilir
|
Belirli bir modeli türleriyle tahmin işlevleri kullanma
Algoritmalar birbirinden farklı desenler oluşturduğundan, her modeli türü için benzersiz olan ek tahmin işlevleri vardır.Tahmin işlevleri kullanılan biçimi ve sonuçlar yorumlanma şeklini de biraz bağlı olarak değişebilir araştırma modeli.Tahmin işlevleri sorgu türleri üzerinde belirli bir modeli oluşturmak için nasıl kullanılacağı örnekleri için aşağıdaki konulara bakın:
Bir ilişki modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Bir küme modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Karar ağaçlar modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Önbelleğin Bayes Model sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Doğrusal regresyon modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Logistic regresyon modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Neural ağ modeli (Analysis Services - veri madenciliği) sorgulama
Modeli kümeleme bir sıra sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Bir zaman serisi modeli sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği)
Ayrıca bkz.